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dc.contributor.advisorOtiniano, Cira Etheowalda Guevara-
dc.contributor.authorOliveira, Yasmin Lírio Souza de-
dc.date.accessioned2026-06-25T20:35:56Z-
dc.date.available2026-06-25T20:35:56Z-
dc.date.issued2026-06-25-
dc.date.submitted2026-05-29-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Yasmin Lírio Souza de. 2024. 97 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/55105-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2024.pt_BR
dc.description.abstractDistribuições bivariadas de valores extremos surgem como a distribuição limite de estatísticas extremais (máximo ou mínimo) normalizadas. Sua aplicabilidade é bem conhecida na modelagem de eventos extremos naturais. No entanto, a modelagem de eventos extremos bivariados que apresentam comportamento heterogêneo com mais de uma moda ainda é um desafio. Nessa dissertação, é proposta uma nova classe de distribuições bivariadas denominada distribuição Gumbel bivariada multimodal, cujas distribuições marginais são distribuições de valores extremos generalizadas bimodais. A flexibilidade da nova distribuição é ilustrada graficamente e algumas propriedades estatísticas são derivadas. A técnica de máxima verossimilhança é utilizada para estimar os parâmetros do modelo. Experimentos de Monte Carlo foram realizados para examinar, atavés do erro quadrático médio e erro padrão, o comportamento das estimativas de máxima verossimilhança. Finalmente, para ilustrar a aplicabilidade do nosso modelo, usamos conjuntos de dados climáticos de estações meteorológicas do Brasil e do Canadápt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleDistribuição Gumbel bivariada multimodalpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordSimulação Monte Carlopt_BR
dc.subject.keywordAnálise de dadospt_BR
dc.subject.keywordMáxima verossimilhançapt_BR
dc.subject.keywordDados climáticospt_BR
dc.description.abstract1Bivariate extreme value distributions arise as the limiting distribution of normalized extreme statistics (maximum or minimum). Their applicability is well known in modeling natural extreme events. However, modeling bivariate extreme events that exhibit heterogeneous behavior with more than one mode is still a challenge. In this dissertation, a new class of bivariate distributions called multimodal bivariate Gumbel distribution is proposed, whose marginal distributions are bimodal generalized extreme value distributions. The flexibility of the new distribution is illustrated graphically and some statistical properties are derived. The maximum likelihood technique is used to estimate the parameters of the model. Monte Carlo experiments were conducted to examine the behavior of the maximum likelihood estimates through mean squared error and standard error. Finally, to illustrate the applicability of our model, we use climatic data sets from meteorological stations in Brazil and Canada.pt_BR
dc.description.unidadeInstituto de Ciências Exatas (IE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Estatística (IE EST)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
Aparece en las colecciones: Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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